「AI（人工知能）」や「デジタル化」という言葉が、ビジネスの世界で飛び交っている。2020年1月28日、都内にて「NTTテクノクロス AIセミナー 2020～真に役立つAIサービスのために～」（主催：NTTテクノクロス株式会社）が開催された。NTTテクノクロス株式会社のプリンシパルビジネスプロデューサー・生駒勝幸氏とイントラプレナー・安田航氏が、現場における体験と教訓を交えながら、AIで従業員のデジタル変革を成功に導く３つのポイントについて共有した。

「モノづくり」「コトづくり」の先にある「チエづくり」の会社を目指す！

同社のAI研究の歴史は長く、NTT研究所と共に、1980年代の「AI第一世代（探索、推論、自然言語処理、ニューラルネットワーク）」から研究開発に関わってきた。2018年には、「AIファースト」を宣言し、本格的にAI商品の開発に乗り出した。2019年、NTTグループは「IOWN（アイオン：Innovative Optical and Wireless Network）」という次世代ICTインフラ構想を打ち出した。これは、ネットワークから端末・サーバまで、全てを光化する「オールフォトニクス・ネットワーク」構想だ。ここにAIやデジタルの要素を上乗せする構想で、NTTテクノクロス社も積極的に関与していく方針だ。

「失敗するAI導入」。その原因に迫る！

冒頭、生駒氏は、3年前から『AIは幻滅期に突入している』と言われ始めていることに触れた。それはAIを導入したが、期待された成果が出ていない企業が存在するからだそうだ。

AI導入の難しさには大きく２つあり、ひとつは「導入までの障壁」、もうひとつは「導入後の効果」である、と生駒氏は語る。導入後に思ったような効果が出ない点について、生駒氏は「AIありきの無目的な導入」と「価値を生まないところにAIを使っていること」などを、原因として指摘した。

NTTテクノクロス社では、クライアントへの導入体験後に、必ず「フィードバック」と「効果検証」というプロセスを組み込み、「AI導入の効果が出なかった」で終わらせない取り組みを提案している。

「AI導入プロジェクト」を成功させる「３つのポイント」とは何か？

「AI導入の効果が小さい」と言われるケースには、「今あるビジネスプロセス全体を考慮せず、部分的にAIを導入している」という特徴がある、と安田氏は語る。局所的・属人的なAI導入は、むしろビジネスプロセス全体の流れを阻害する恐れがある、というのだ。AI導入は、ビジネスプロセス全体を変える過程で進める必要がある、と安田氏は指摘した。

AIを導入するということは、データを活用する、ということだ。しかし、「実はこれが一番大変です」と安田氏は述べている。例えば、コンタクトセンターの音声分析のためには、音声の書き起こしデータが必要になる。そのデータ収集には、約1000時間が必要になるそうだ。必要なデータをどのように集めるか。これが第一の課題になる、と安田氏は指摘した。

そこで改めて考えなくてはならないことが、「デジタル改革」というキーワードだ。
「デジタル化」という言葉は、単純な「電子化」や「IT化」という意味ではない、と安田氏は語る。「DX（デジタルトランスフォーメーション）」や「デジタル化」を進めるためには、「電子化」されたPDFや画像データ、WordやExcelに格納されたデータを、「使える状態＝意味のあるデータ状態」にする必要がある。これを実現してくれる技術が「AI」だ。

「第三次AIブーム」におけるAIとは、「人間の認識と判断の一部分を置き換える技術」である、と安田氏は語った。例えば、「猫」の画像データは、そのままでは単なる「電子化された画像情報」だが、この画像が「猫である」と、AIによって解析・分類されたとたん、これは「デジタル化」された意味のあるデータになる。同様に、AIによる数値解析、音声解析、自然言語処理などによって、様々な非デジタルな情報が、デジタル情報に変換される、というのだ。
単に電子化されただけのPDFデータや、Word、Excelなどにまとめられた「非デジタル」なデータを、AIによって解析・分類された「デジタルデータ」に変換し、活用することが業務短縮・高速化の要である。
NTTテクノクロス社は、こうした企業内に眠る様々な非デジタルデータをデジタル化するソリューションを多数開発・提供している（図表１）。

最後に安田氏は、「AI導入の効果を最大化させる」3つ目のポイントとして、「関係者全員を巻き込むこと」について述べた。
AIなどの新概念をビジネスに導入する際は、PoC（Proof of Concept：概念実証。新しい概念やアイデアの実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションのこと）の実施が不可欠だ。しかし、このPoCが失敗するケースが非常に多い、と安田氏は語る。その原因について、安田氏は「関係者全員を巻き込めていないこと」をあげた。

AIプロジェクトは、通常、複数の関係者によって進められる。考え方や認識に様々な違いがあるチームの中で、それらをまとめることが難しいケースを、NTTテクノクロス社は多数見てきたという。例えば、開発者はAIに「高い精度」を求めるが、それが企業において「ビジネスにおける高い価値」につながるか、というと、必ずしもそうではない。こうした開発者側と企業側の認識の違いを埋める努力が必要だ。

NTTテクノクロス社では、AIプロジェクトの構成員を「開発元」「提供元」「顧客」という３つに分類した上で、それら考え方の違うステークホルダー同士を対話させるためのフレームワークを提供している。そして、プロセスごとに「よくある失敗パターン」を蓄積して、「導入障壁の最小化」を実現するサポートを行っている。

今後、同社では企業内に眠る様々なデータや業務ノウハウを結びつけつつ、ソリューションとしてひとつにまとめていくことを、企業のミッションとしていく方針だ。
当日、会場では、NTTテクノクロス社が開発した様々なソリューションの展示が行われていた。その中から、いくつかをご紹介したい。

NTTテクノクロス社が開発・支援する様々な「AIソリューション」

• AIを活用した音声ビッグデータソリューション　 ForeSight Voice Mining
• 話せばつながるIVR CTBASE/Intelligent Router
• UI改善ツール BizFront/SmartUI
• 合成音声ソリューション FutureVoice Crayon
• ロボットソリューション AMARYLLIS
• チャットサポートシステム Remote Attend
• 牛の行動分析 U-motion®
• 豚体重推定システム デジタル目勘
• 物体検索技術でスマートフォン連携を実現 かざして案内® for Biz

※U-motion®はデザミス（株）のサービスです。

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